Python - 중급 02 (map, filter, reduce)

python의 map 함수를 처음 접하면 상당히 혼란스러울 수 있습니다. 음~~ 이게 뭐지? 우선 map 함수를 사용하지 않고도 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그럼 몰라도 되는거 아냐? 그러나 세상은 그렇게 호락호락하지 않습니다. 다른 사람이 작성 한 코드에는 map 함수가 사용되어 있을 수 있습니다. 개념을 모르면 이해 하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

추가로 간단히 말씀을 드리자면 map은 인자에 함수를 전달 합니다. 이를 함수형 프로그래밍이라고 합니다. python은 함수형 프로그래밍을 지원하는 언어입니다. map의 사용법을 이해하면 python의 함수형 프로그램밍을 이해하는데 도움이 될 것입니다.

설명을 하는 것 보다 간단한 예시를 통해 이해 하는 것이 더 좋을 것 같습니다.

간단한 예시

항목이 [1, 2, 3, 4, 5]인 리스트 a가 있습니다. 이 리스트의 각 항목을 제곱하여 새로운 리스트를 생성하고자 합니다.
음~~ 이거 어디서 많이 본 것 같은데?
네 맞습니다. list comprehension을 사용한 예시입니다. 조금 전 말씀 드렸듯이 map 함수를 사용하지 않고도 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
list comprehension은 이전 포스팅에서 확인 할 수 있습니다.

def square(x):
    return x**2


a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(square, a)
print(list(result))

결과를 말씀 드리면 list a의 각 항목에 square 함수의 제곱 연산을 수행했습니다.

[1, 4, 9, 16, 25]

기본 문법

map(function, iterable)

• function: iterable의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 의미합니다.
• iterable: iterable은 반복 가능한 객체를 의미합니다. 리스트, 튜플, 문자열 등이 사용될 수 있습니다.
• map 함수의 결과는 map 객체로 반환됩니다. list 함수를 통해 리스트로 변환할 수 있습니다. map 객체는 나중에 다시 설명 드리겠습니다.

위의 예시를 다시 확인해 보겠습니다.

map(square, a)

반복 가능한 객체인 a(iterable)를 반복하면서 요소를 가져와 square(function)라는 함수에 인수로 전달합니다. 그리고 square 함수의 반환 값을 map 객체에 저장합니다.

map의 여러 예시

lambda 함수

a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(lambda x: x**2, a)
print(list(result))

[1, 4, 9, 16, 25]

여러 개의 iterable을 사용하는 경우

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [2, 4, 6, 8, 10]
result = map(lambda x, y: x+y, a, b)
print(list(result))

[3, 6, 9, 12, 15]

문자열 길이 구하기

a = ['apple', 'banana', 'orange']
result = map(len, a)
print(list(result))

[5, 6, 6]

데이터 타입 변환

a = ['1', '2', '3', '4', '5']
result = map(int, a)
print(list(result))

[1, 2, 3, 4, 5]

filter

map을 이해했다면 filter도 어렵지 않게 이해할 수 있을 것입니다. filter는 조건에 맞는 요소만 반환합니다. filter의 기본 문법은 다음과 같습니다.

filter(function, iterable)

• function: iterable의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 의미합니다.
• iterable: iterable은 반복 가능한 객체를 의미합니다. 리스트, 튜플, 문자열 등이 사용될 수 있습니다.
• filter 함수의 결과는 filter 객체로 반환됩니다. list 함수를 통해 리스트로 변환할 수 있습니다.
• function의 반환 값은 True 또는 False를 반환하는 함수여야 합니다.

filter 예시

def is_even(x):
    return x % 2 == 0


a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = filter(is_even, a)
print(result)
print(list(result))

[2, 4]

reduce

reduce는 반복 가능한 객체의 각 요소를 지정된 함수로 처리한 후 이전 결과와 누적해서 반환합니다. reduce의 기본 문법은 다음과 같습니다.

reduce(function, iterable)

• function: iterable의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 의미합니다.
• iterable: iterable은 반복 가능한 객체를 의미합니다. 리스트, 튜플, 문자열 등이 사용될 수 있습니다.
• reduce 함수의 결과는 reduce 객체로 반환됩니다. list 함수를 통해 리스트로 변환할 수 있습니다.

reduce 예시

from functools import reduce


def sum(x, y):
    return x + y


a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(sum, a)
print(result)

15

먼저 reduce는 내장 함수가 아니기 때문에 functools 모듈에서 import 해야 합니다.
아래와 같이 수행됩니다.

1 + 2 = 3
3 + 3 = 6
6 + 4 = 10
10 + 5 = 15

map 객체

map 함수의 결과는 map 객체로 반환됩니다. 여기서 반환 된 map 객체는 직접적으로 값을 볼 수 없습니다. 예시에서는 list로 변환하여 사용 했습니다. 왜 그래야 할 까요?
map 객체는 모든 값을 한 번에 반환하지 않고 필요할 때마다 하나씩 반환합니다. 이를 lazy evaluation이라고 합니다. next를 사용하여 다음 값을 가져올 수 있습니다.

map 객체 예시

def square(x):
    return x**2


a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(square, a)


print(next(result))
print(next(result))
print(next(result))
print(next(result))
print(next(result))
print(next(result))

1
4
9
16
25
Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 13, in <module>
    print(next(result))
StopIteration

next를 사용 하여 map 객체의 값을 하나씩 가져옵니다. 모든 값을 가져오고 다음 값이 없는데도 next를 사용하면 StopIteration 에러가 발생합니다.
위의 예시에서 map 객체는 5개의 값을 가지고 있습니다. next를 6번 사용하면 StopIteration 에러가 발생합니다.

map 객체와 filter 객체는 lazy evaluation을 수행하는 iterator이고 reduce 객체는 iterator가 아닙니다. reduce 객체는 모든 값을 한 번에 반환합니다.
iterator는 Python - 중급 05 (iterator는)를 참조 하십시오.

map, filter, reduce 정리

map, filter, reduce는 모두 반복 가능한 객체의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 적용합니다.

• map: 반복 가능한 객체의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 적용한 후 결과를 반환합니다.
• filter: 반복 가능한 객체의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 적용한 후 결과가 True인 요소만 반환합니다.
• reduce: 반복 가능한 객체의 요소를 하나씩 가져와서 수행할 함수를 적용한 후 이전 결과와 누적해서 반환합니다.
• map, filter, reduce는 모두 함수를 인자로 전달합니다. 이를 함수형 프로그래밍이라고 합니다.
• map, filter, reduce는 map 객체, filter 객체, reduce 객체를 반환합니다. list 함수를 통해 리스트로 변환할 수 있습니다.

연습문제

• 다음 리스트에서 홀수만 필터링하여 새로운 리스트를 생성하세요. numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1


numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = filter(is_odd, numbers)
print(list(result))

• 다음 문자열 리스트의 모든 단어를 대문자로 변환하세요. words = [“hello”, “world”, “python”, “programming”]

def upper(x):
    return x.upper()


words = ["hello", "world", "python", "programming"]
result = map(upper, words)
print(list(result))

• 다음 리스트의 모든 숫자의 곱을 계산하세요. numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

from functools import reduce


def multiply(x, y):
    return x * y


numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(multiply, numbers)
print(result)

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